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Zhan, Chaoying; Tang, Tong; Wu, Erman; Zhang, Yuxin; He, Mengqiao; Wu, Rongrong; Bi, Cheng; Wang, Jiao; Zhang, Yingbo; Shen, Bairong
2023 / FRONTIERS IN CARDIOVASCULAR MEDICINE
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심근경색은 관상동맥 허혈 및 저산소증으로 인한 심근 괴사로 특징지어지는 흔한 심혈관 질환이며, 유전체학, 전사체학, 단백질체학, 대사체학과 같은 오믹스 기술의 발전은 심근경색의 분자 메커니즘을 탐구하고 질병 바이오마커를 식별하는 새로운 기회를 제공합니다. 다중 오믹스 접근법은 다양한 수준에서 분자 간의 상호 작용 네트워크를 밝혀내고 단일 오믹스 접근법의 한계를 극복하여 심근경색의 진단, 치료 및 예후 개선에 기여할 수 있습니다.
Bioinformatics methods in clinical research
Bioinformatics and biomarker discovery : "omic" data analysis for personalised medicine
Bioinformatics of human proteomics
Personalized oral health care : from concept design to clinical practice
Proteomics in drug research
Proteomics in drug research
Systems medicine : integrative, qualitative and computational approaches
Ligand-macromolecular interactions in drug discovery : methods and protocols
8th International Conference on Practical Applications of Computational Biology & Bioinformatics.
Omics for Personalized Medicine
Chemical genomics and proteomics
Small molecule therapeutics for schizophrenia
Omics technologies for sustainable agriculture and global food security :
Molecular medicine : genomics to personalized healthcare
Individualized medicine : ethical, economical, and historical perspectives
Clinical proteomics : from diagnosis to therapy
Single molecules and nanotechnology
Bayesian inference for gene expression and proteomics
Approaches in integrative bioinformatics : towards the virtual cell
3D multiscale physiological human
Biomarker Insights
Ameneh Jafari; Amirhesam Babajani; Mostafa Rezaei-TaviraniAgeing research reviews
Li W; Shao C; Zhou H; Du H; Chen H; Wan H; He YMEDCOMM
Chen, Chongyang; Wang, Jing; Pan, Donghui; Wang, Xinyu; Xu, Yuping; Yan, Junjie; Wang, Lizhen; Yang, Xifei; Yang, Min; Liu, Gong-PingOmics : a journal of integrative biology
Keskin M; Zeidán-Chuliá F; Gursoy M; Könönen E; Rautava J; Gursoy UKThe International journal of neuroscience
Ludhiadch A; Vasudeva K; Munshi AFRONTIERS IN CARDIOVASCULAR MEDICINE
Leon-Mimila, Paola; Wang, Jessica; Huertas-Vazquez, AdrianaClinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
Wang L; Sun T; Liu X; Wang Y; Qiao X; Chen N; Liu F; Zhou X; Wang H; Shen HCURRENT PHARMACEUTICAL ANALYSIS
Shahrajabian, Mohamad Hesam; Sun, WenliPROTEOMES
Ivanisevic, Tonci; Sewduth, Raj N.Current Pharmaceutical Biotechnology
Kim, S.-H.; Hoffmann, U.; Borggrefe, M.; Akin, I.; Behnes, M.; Weiß, C.Seminars in cell & developmental biology
Ricard-Blum S; Miele AEClinica chimica acta; international journal of clinical chemistry
Liu X; Wang L; Wang Y; Qiao X; Chen N; Liu F; Zhou X; Wang H; Shen HClinical and experimental dermatology
Brent J. Doolan; John A. McGrath; Alexandros OnoufriadisDigestive diseases (Basel, Switzerland)
Fiocchi CCardiovascular research
Perrino C; Barabási AL; Condorelli G; Davidson SM; De Windt L; Dimmeler S; Engel FB; Hausenloy DJ; Hill JA; Van Laake LW; Lecour S; Leor J; Madonna R; Mayr M; Prunier F; Sluijter JPG; Schulz R; Thum T; Ytrehus K; Ferdinandy PPediatric research
Ali SS; Li Q; Agrawal PBMolecular therapy : the journal of the American Society of Gene Therapy
Hu Y; Zou Y; Qiao L; Lin LAnalytical and bioanalytical chemistry
Li C; Gao Z; Su B; Xu G; Lin XTahir, U.A.; Gerszten, R.E.
BMC Bioinformatics
Ulfenborg B.전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
최근의 의학 발전은 기존의 기초의학/임상의학간의 경계가 모호해지고 있으며, 기초 연구에서의 성과를 빠르고 효율적으로 환자 치료에 적용할 수 있는 방법의 모색이 화두로 등장하고 있다. 본 과목은 각기 독립적으로 빠르게 발전하고 있는 기초의과학과 생명공학을 비롯한 공학분야와 임상의학을 어떻게 유기적으로 융합하여, 이러한 과학적 성과를 질병의 진단 및 치료에 빠르게 이용할 수 있는 방법론의 기초를 제시하고자 하며, 학제간 융합연구가 어떻게 이루어질 수 있는지에 대한 기초적 개념을 정립하고자 한다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
본 교과목은 유전체학(Genomics), 전사체학(Transcriptomics), 단백질체학(Proteomics), 대사체학(Metabolomics) 등 최신 오믹스 기술과 이를 통합적으로 활용하여 분석하는 방법에 대해 다루는 강의이다. 고속 시퀀싱, 질량 분석기 기반의 정밀 분석, 생물정보학 도구 등을 중심으로 기술 원리를 이해하고, 실제 식물학, 의학, 생명공학 분야에서의 응용 사례를 살펴본다. 다양한 사례 기반 학습을 통해 복잡한 생물학적 현상을 통합적으로 해석하는 시스템 생물학적 사고를 기르고, 정밀육종, 지속가능한 농업 등에 오믹스 기술을 실질적 활용하는 방법에 대해 탐구한다. 본 교과목은 생명과학 및 분자생물학 기초를 갖춘 대학원생을 대상으로 하며, 연구 및 산업 현장에서 오믹스 전략을 효과적으로 적용할 수 있는 기반 역량을 강화하는 데 중점을 둔다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
뇌혈관질환, 간질, 치매등 신경질환에 대한 핵의학적 접근방법과 여러가지 뇌활성화 검사방법과 결과에 대한 이해에 관한 내용을 다룬다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
생화학및 분자생물학 분야의 최근 연구 결과들을 주제별로 선택하여 소개하고 토론한다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
맞춤 약물요법 및 정밀의학은 질병의 치료 및 부작용과 관련된 개인별 유전적, 환경적 요인을 종합적으로 파악하여 환자의 치료에 적용하는 것으로 새로운 오믹스 바이오마커의 발전에 기반하고 있다. 본 과정에서는 개발을 위한 유전체, 대사체, 단백체, 마이크로바이옴 등 다중 오믹스의 접근방법을 이해하고 임상적으로 Implementation 하기 위해 필요한 통합적인 해석능력을 키운다. 실제 맞춤 약물 치료법을 개발하고 적용하기 위해 필요한 지식, 절차, 요건, 접근법에 대해서 신약 개발의 관점과 약물 인허가 및 치료학적 관점으로 접근하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 임상 연구를 기반으로 공학, 인공지능(AI) 등 다학제적 분야를 융합하여 연구를 설계·수행·출판하는 전 과정을 배우는 것을 목표로 한다. 학생들은 연구자의 태도와 윤리적 기준을 이해하고, 연구 아이디어 도출부터 임상시험 설계, 데이터 관리, 논문 작성에 이르기까지 체계적인 방법론을 익히며, 나아가 연구윤리를 준수하면서 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하여 실제 연구에 응용할 수 있는 역량을 기른다.논문 / 대학원
석박사과정의 대학원생들의 논문연구의 목표 및 내용등을 검토하고 일정에 따라 연구결과를 검토 분석하여 연구의 방향등을 논의한다.전선 / 대학원
최근 과학기술분야 연구에서 중요하게 대두되고 있는 성별특성을 반영하는 의학을 이해하고, 각 임상영역 또는 세포주, 동물모델 연구에서 연구계획에서부터, 수행, 결과분석 및 연구결과 적용의 전 과정에서 sex와 gender에 대한 고려 방안을 다루며 특히 성별과 젠더 고려가 중요한 질환 또는 관련 연구결과를 소개함으로써 향후 성별특성을 반영하는 의학에 필요한 연구 토대를 마련하고자 함.전선 / 대학원
본 수업에서는 감염성질환의 자연사와 역학적 특성에 대한 과학적인 기초 개념을 세우고 다학제적인 관점에서 신종 및 재출현 감염질환에 대한 근거생성 및 근거중심적 정책결정과 국제사회의 동향을 살펴본다. 학생들은 본 수업을 통해 신종 및 재출현 감염질환의 생태학적 특성과 감염경로, 감염질환의 질병부담과 변화, 감염병 예방을 위한 전략과 정책의 개발과정과 국제적 동향에 대해 배우게 된다. 특히, 감염질환에 대한 다학제적 근거자료에 대한 이해와 이를 생성하기 위한 방법론등에 대한 학습을 통해 감염병과 우리사회의 다양한 분야의 연결성을 이해하고 이를 연구와 현장에서 적용할 수 있도록 하는데 학습목표를 두고 있다.전선 / 대학원
인체의 질병에 중요한 요인으로 밝혀지고 있는 인체 마이크로비옴 분야에서 국내외의 최근 연구동향을 파악하고, 연구수행에 관련된 방법론 등에 대한 교수와 학생들과의 토론 및 발표 위주의 교과목이다. 최근 중요시 되는 미생물 유전체 연구를 통한 인체 마이크로비옴과 관련된 생리, 유전, 면역, 대사 등의 분야의 논문리뷰 및 발표 등을 통하여 강의, 토론, 발표를 통하여 지식을 습득하고, 이러한 최신의 연구를 수행하는 분자생물학, 생리학, 면역학 및 유전체 등의 방법론과 기초지식 및 연구역량을 강화하는 강좌이다.논문 / 대학원
본 과정은 논문을 준비하는 대학원생을 대상으로하며, 개인의 연구분야에 대한 특정 주제에 대해서 지도교수의 지도아래 연구하고 토의하는 강좌이다.전선 / 대학원
급성골수성백혈병, 급성림프성백혈병, 만성골수성백혈병, 만성림프성백혈병, 다발성골수종, 호즈킨림프종, 비호즈킨림프종, 진성다혈구혈증, 본태성혈소판증다증, 특발성골수섬유화증, 골수이형성증 등 악성 혈액질환과 철결핍성빈혈, 거대적아구성빈혈, 용혈성빈혈, 재생불량성빈혈 등 빈혈질환, 그리고 선천성 및 후천성 출혈성질환과 혈전증 등 지혈혈전계질환들의 발생 양상, 역학 및 통계, 병인, 치료, 완화의료 등에 관하여 적절한 진료와 연구를 수행하기 위한 기본 개념과 방법론을 다룬다.전선 / 대학원
약리대사체학은 유전적인 요소뿐만 아니라, 환경적, 생리적인 요소를 포함하고 있기 때문에 약물 반응 다양성의 요인을 규명하는데 사용될 수 있다. 본 강의는 내인성 대사체 분석 기기, 분석 방법, 다변량 통계 분석, 대사경로 분석, 임상 대사체 마커 활용, 신약개발과정에서의 대사체 바이오마커의 역할 등 약리대사체학 전반적인 내용을 포함한다. 본 강의는 학생들에게 대사체학에 대한 이해를 높이고 약물 반응의 다양성을 예측할 수 있는 새로운 바이오마커 개발에 대한 전망을 제시한다.전선 / 대학원
동작분석의 포괄적인 의미는 동작을 분석하는 것이다. 당연히 동작에는 다양한 동작이 있고, 분석에는 다양한 방법이 있을 것이다. 동작분석은 사람이 처음 눈으로 확인하여 기술하는 것으로 시작하였다. 이후 연속 사진이나 비디오로 찍어서 동작을 관찰하게 되었고, 이후에 모션 캡처를 이용해서 표지자를 추적하여 분석하는 방식을 사용하게 되었다. 이런 발달 과정을 거쳤기 때문에, 상기 방법들을 모두 동작분석이라고 부른다. 여러 가지 다른 방법도 동작분석에 쓰일 수 있을 것이다. 압력계와 가속도계를 이용하고 GPS를 이용하여 동작의 일부 성질을 계측할 수 있을 것이다. 이 모든 것을 동작분석이라고 부를 수 있다. 본 강좌는 의과학자에게 동작분석의 기초와 임상 적응을 소개하여, 향후 동작분석 연구를 수행할 수 있도록 도움을 주려고 한다.